Быелгы Ласкер төп медицина тикшеренүләре премиясе Демис Хасабис һәм Джон Джамперга AlphaFold ясалма интеллект системасын булдыруга керткән өлешләре өчен бирелде, аминокислоталарның беренче тәртибе нигезендә аксымнарның өч үлчәмле структурасын фаразлый.
Аларның нәтиҗәләре фәнни җәмгыятьне күптән борчыган һәм биомедицина өлкәсендә тикшеренүләрне тизләтү өчен ишек ачкан проблеманы чишә. Протеиннар авырулар үсешендә төп роль уйныйлар: Альцгеймер авыруында алар бергә кушылалар; Яман шештә аларның көйләү функциясе юкка чыга; Тумыштан метаболик бозуларда алар дисфункциональ; Кистик фиброзда алар күзәнәкнең дөрес булмаган урынына керәләр. Бу авырулар китереп чыгаручы бик күп механизмнарның берничәсе генә. Протеин структурасының җентекле модельләре атом конфигурацияләрен тәэмин итә ала, югары молекулаларны проектлый яки сайлый ала, һәм наркотиклар табуны тизләтә ала.
Протеин структуралары гадәттә рентген кристаллографиясе, атом магнит резонансы һәм крио-электрон микроскопия белән билгеләнә. Бу ысуллар кыйммәт һәм күп вакыт ала. Бу якынча 200,000 структур мәгълүмат булган 3D протеин структурасы базасына китерә, шул ук вакытта ДНК эзләү технологиясе 8 миллионнан артык белок эзлеклелеген җитештерә. 1960-нчы елларда Анфинсен һ.б. аминокислоталарның 1D эзлеклелеге үз-үзеннән һәм кабат-кабат функциональ өч үлчәмле конформациягә кушылырга мөмкинлеген ачыклады (1A рәсем), һәм молекуляр "шапероннар" бу процессны тизләтә һәм җиңеләйтә ала. Бу күзәтүләр молекуляр биологиядә 60 еллык проблемага китерәләр: аминокислоталарның 1D эзлеклелегеннән аксымнарның 3D структурасын фаразлау. Кеше геномы проектының уңышлары белән, 1D аминокислота эзлеклелеген алу сәләтебез яхшырды, һәм бу проблема тагын да актуальләште.
Протеин структураларын алдан әйтү берничә сәбәп аркасында авыр. Беренчедән, һәр аминокислотадагы һәр атомның мөмкин булган өч үлчәмле позицияләре бик күп эзләнүләр таләп итә. Икенчедән, протеиннар атомнарны эффектив конфигурацияләү өчен химик структурасында тулыландыруны максималь кулланалар. Белгечләр гадәттә йөзләгән водород бәйләнешенең "донорлары" булганга (гадәттә кислород) водород бәйләнешенә (гадәттә водород белән бәйләнгән азот) якын булырга тиеш, шуңа күрә һәр донорның диярлек кабул итүчесенә якын булган конфигурацияләрне табу бик кыен булырга мөмкин. Өченчедән, эксперименталь ысуллар әзерләү өчен чикләнгән мисаллар бар, шуңа күрә тиешле протеиннар эволюциясе турында мәгълүмат кулланып, 1D эзлеклелеге нигезендә аминокислоталар арасында потенциаль өч-үлчәмле үзара бәйләнешне аңларга кирәк.
Физика иң яхшы конформацияне эзләгәндә атомнарның үзара тәэсирен модельләштерү өчен кулланылды, һәм протеиннар структурасын алдан әйтү ысулы эшләнде. Белгечләрне исәпләү симуляциясе өстендә эшләгәннәре өчен Карплус, Левитт һәм Варшел 2013-нче елда химия буенча Нобель премиясенә лаек булдылар. Ләкин, физикага нигезләнгән ысуллар исәпләү өчен кыйммәт һәм якынча эшкәртү таләп итә, шуңа күрә төгәл өч үлчәмле структураларны алдан әйтеп булмый. Тагын бер "белемгә нигезләнгән" алым - ясалма интеллект һәм машина өйрәнү (AI-ML) аша модельләрне укыту өчен билгеле структуралар һәм эзлеклелек базаларын куллану. Хасабис һәм Джампер физика һәм AI-ML элементларын кулланалар, ләкин инновация һәм алымны башкаруда сикерү беренче чиратта AI-MLдан килә. Ике тикшерүче зур иҗтимагый мәгълүмат базаларын сәнәгать дәрәҗәсендә исәпләү ресурслары белән берләштереп, AlphaFold булдыру өчен.
Аларның структур фаразлау табышмакларын "чишкәннәрен" без кайдан беләбез? 1994-нче елда структур фаразлауның барышын күзәтү өчен ике елга бер тапкыр җыелган структураны фаразлау критик бәяләү (CASP) конкурсы оештырылды. Тикшерүчеләр протеинның 1D эзлеклелеге белән уртаклашачаклар, аларның структурасы күптән түгел чишелгән, ләкин нәтиҗәләре әле бастырылмаган. Прогнозлаучы бу 1D эзлеклелеген кулланып өч үлчәмле структураны фаразлый, һәм бәяләүче фаразланган нәтиҗәләрнең сыйфатын мөстәкыйль рәвештә эксперименталист биргән өч үлчәмле структура белән чагыштырып бәяли (бәяләүчегә генә бирелә). CASP чын сукыр күзәтүләр үткәрә һәм методик инновацияләр белән бәйле вакыт-вакыт сикерүләрне яздыра. 2020-нче елда 14-нче CASP конференциясендә, АльфаФольдның фаразлау нәтиҗәләре шундый сикерүне күрсәтте, оештыручылар 3D структурасын фаразлау проблемасының чишелүен игълан иттеләр: күпчелек фаразларның төгәллеге эксперименталь үлчәүләргә якын иде.
Киңрәк мәгънә - Хасабис һәм Джумпер эше AI-ML фәнне ничек үзгәртә алуын ышандырырлык итеп күрсәтә. Аның тикшеренүләре шуны күрсәтә: AI-ML күп мәгълүмат чыганакларыннан катлаулы фәнни гипотезалар төзи ала, игътибар механизмнары (ChatGPTныкына охшаган) мәгълүмат чыганакларында төп бәйләнешләрне һәм корреляцияләрне ачыклый ала, һәм AI-ML аның нәтиҗәләренең сыйфатын үзе бәяли ала. AI-ML фән белән шөгыльләнә.
Пост вакыты: 23-2023 сентябрь